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LIBERO benchmark
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机器人研究探索新的自监督和SSM用于模仿学习 · 跟踪2个来源
两篇新研究论文探讨了改进机器人强化学习的高级技术。第一篇，时间自模仿学习（TSIL），提出一种方法，利用成功机器人轨迹的时间效率作为自监督信号，提高各种操作任务的学习效率和鲁棒性。第二篇论文RoboSSM提出使用状态空间模型（SSMs）代替Transformer进行上下文模仿学习，展示了机器人处理具有有限演示的长时任务的改进的可扩展性和泛化能力。
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LaST-R1 AI在LIBERO基准测试中取得99.9%成功率
研究人员开发了一种新颖的具身AI训练方法，该方法集成了潜在空间物理推理。这种名为LaST-R1的新范式表现出色，在LIBERO基准测试中取得了99.9%的成功率。此外，在实际任务执行方面，LaST-R1比现有的最先进模型高出22.5%。